遥感与地理信息系统数据的信息量及不确定性

讨论了遥感、GIS数据的不确定性与信息论中的不确定性间的联系，导出了GIS图形数据与遥感影像数据的信息量估算式，提出了位置疑义度和属性疑义度等概念。在统一的数学基础上，估算几何位置误差和属性正确率不足引起的不确定性，从而建立起遥感影像与GIS图形数据的信息量及不确定性的统一量度。     

像斑的遥感影像土地利用变化检测方法

提出一种有GIS数据辅助的以像斑为对象基于不同时相非同源的遥感影像变化检测方法,这种方法属于特征级的变化检测,以影像像斑为对象,突破了以往变化检测对数据的要求与限制,改变了传统检测方法对于遥感影像数据的要求同源的模式.通过土地利用图和遥感影像的精确配准套合获取影像像斑,再利用聚类算法按类别进行样本的更新,利用更新后的样...     

地形地质GIS三维可视化及应用

借助GIS强大的三维建模及可视化分析功能,以湖北省崇阳地区1：50 000区域地质成果为例,基于地理矢量数据、地质矢量数据和遥感影像数据,利用地形数据构建数字高程模型（DEM）,将DEM与遥感图像叠合生成三维影像图,建立集地形、地质、遥感等数据为一体的三维可视化模型,解决传统二维地质图件用于表示三维地质不直观等问题,提...     

地球空间信息相关论文摘要

060501一种地形变化检测与DEM更新的方法研究/李德仁(武汉大学)…//武汉大学学报·信息科学版.-2006,31(7).-565~568提出了一种同时使用旧的DEM和新的航摄资料,检测地形变化并更新DEM的方法,实际数据验证表明,变化检测和数据更新的精度比较理想,比现有生产流程的效率有明显优势     

光学遥感影像与GIS数据一体化的水体分割、配准与提取方法

利用遥感影像进行自动化水体提取是一项富有挑战的任务。提出了一种GIS数据辅助下的可见光遥感影像水体自动提取方法,其核心是将影像分割、配准和变化检测集成为一体化处理流程检测水体。利用水体在遥感影像上的显著特性,首先提出了基于多尺度视觉注意模型的疑似水体区域检测;然后对影像显著区域进行水平集分割处理,通过迭代的分割和配准一体化处理不断优化直至获得最优的分割和配准结果,其中改进的形状曲线相似度特征用于约束分割结果与GIS水体对象的匹配;最后,利用基于缓冲区的变化检测方法获取变化和未变化的水体对象,同时利用已知水体辐射特征与GIS地物的空间位置关系剔除非水体对象。采用3组不同分辨率的遥感影像和不同尺度的GIS数据进行实验,结果显示了本文方法在水体自动提取和变化检测中的有效性。     

利用全空洞卷积神经元网络进行城市土地覆盖分类与变化检测

基于遥感影像的城市土地利用/土地覆盖分类与变化检测在土地利用调查和更新中具有重要意义。基于武汉市高分辨率航空和卫星遥感影像以及对应的武汉市土地覆盖GIS矢量数据,提出了一种新颖的卷积神经元网络,应用于城市土地覆盖分类和变化检测。首先,采用一种用于分类的全空洞卷积神经元网络(fully atrous convolutional neural network,FACNN),它能够顾及GIS矢量数据中地物的不同尺度和不同勾绘精细程度。然后,在分类的基础上,利用前期已有的GIS数据进行像素级和对象级的变化检测并得到变化图。最后,通过对整个武汉市8 000 km2土地覆盖的分类和变化检测实验,验证了所提方法的有效性和先进性。所提出的FACNN在城市土地覆盖分类中的表现优于FCN-16、U-Net、Dense-Net等主流影像分割网络;得到的对象级变化图精度达到74.1%,召回率达到96.4%,有望为城市土地覆盖变化检测及GIS数据库的更新提供较好的技术辅助手段。     

面向地表覆盖变化检测的服务关系模型与方法研究

正遥感影像变化检测是大范围地表覆盖数据更新的重要技术手段。近年来,国内外研究学者从不同的角度提出了大量的变化检测算法或模型,但尚未有一种通用的方法能够适用于不同的影像数据条件、地表覆盖数据类型和地理区域特点。事实上,变化检测领域的"算法-数据"之间存     

遥感时间序列影像变化检测研究进展

同一区域、不同时期大量历史数据的积累,以及同一区域能够方便地获取高时间分辨率遥感数据,使遥感时间序列影像变化检测成为近年来遥感技术与应用的研究热点。本文系统总结和评述了当前遥感时间序列影像变化检测的相关研究进展和应用状况,在阐明遥感时间序列分析的意义,以及时间序列影像在变化检测中的优势的基础上,从非遥感领域时间序列变化检测方法出发,针对遥感时间序列影像变化检测的需求,明确和归纳了遥感时间序列变化检测的问题与类型,并对当前最新研究进行了综述,总结了各种方法的优点与不足,重点介绍了基于经验模态分解的遥感时间序列影像异常信息检测方法和基于隐马尔可夫模型的土地利用/覆盖变化检测方法,以期能够为相关研究提供参考。最后总结了该研究领域的发展趋势和存在问题,并对今后的研究工作和未来发展方向进行了展望。     

结合变化向量分析和直觉模糊聚类的遥感影像变化检测方法

针对多时相遥感影像变化检测存在数据不确定性、检测精度不高等问题,提出了一种结合变化向量分析（CVA）和直觉模糊C均值聚类算法（IFCM）的多时相遥感影像变化检测方法. 首先通过CVA构建两个时相遥感影像的差异影像;然后采用直觉模糊C均值聚类算法对差异影像进行聚类得出变化区域和未变化区域;最后对变化检测结果进行二值化处理并进行精度评价. 选取两个时相的高分一号遥感影像和Szada数据集影像作为实验数据. 实验结果表明,采用提出的方法可有效解决传统方法存在的数据不确定性问题,变化检测精度达到了95.92%和92.70%,是一种可行的遥感影像变化检测方法. 研究结果可用于森林动态变化监测、土地复垦利用规划变化分析以及灾损评估.      

结合均值漂移分割与聚类分析的遥感影像变化检测

针对传统遥感影像变化检测方法对前后期影像数据质量要求高、适应范围窄、检测精度较低等问题,本文在引入异常点检测思想的基础上,提出了一种结合均值漂移分割与聚类分析的遥感影像变化检测方法。首先将前期地理国情矢量数据与待监测的遥感影像进行地理配准;然后在地理国情矢量数据的基础上对遥感影像作均值漂移算法二次细分割,获得的矢量图斑继承了原有父级类属性,并对同一父级类的影像图斑进行光谱、空间、纹理、指数等特征提取;最后采用高斯混合模型与最大期望值算法聚类获得多个类别,在父级类下找出异常类别的图斑。通过试验对比分析,表明了本文方法的有效性和可靠性,为遥感影像变化检测提供了新思路。     

顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。     

基于1：10000地形数据更新1：50000DEM的研究试验

对1：50000DEM数据库的现状进行了分析,提出了利用1：10000地形数据更新1：50000DEM的主要内容和两种疗法．简要介绍了地形变化检测方法。通过时试验区规则格网DEM成果的精度检查验汪了方法的可行性。客观分析了本次试验的特点和不足,为以后大比例尺地形数据更新小比例尺DEM等相关工作提供了技术参考。     

三维真实感地形建模与可视化

研究了三维真实地形建模与可视化的整个流程,利用OpenGL通用图形程序接口实现了基于DEM数据与遥感影像的三维地形的快速生成与仿真;并将三维地形生成技术应用到了天山公路三维地质灾害场景可视化中。详细阐述了以遥感影像作为地形纹理的处理方式与流程以及构建真实地形场景技术的方法和优化方案,提出了在实际应用中建立个性化三维地形系统的重要性。     

基于分类规则挖掘的遥感影像分类研究

分析了目前遥感影像的统计分类、神经网络分类及基于符号知识的逻辑推理分类方法的优缺点.以GIS为平台,构建了多源空间数据库,将数据挖掘的思想和方法引入遥感影像分类中,提出了面向分类规则挖掘的遥感影像分类框架.针对遥感光谱数据及其他空间数据的特点,定义了连续属性样本分类概念和分割点评价指标,提出了一种新的连续属性样本分类规则挖掘算法.选择一个试验区,采用该算法分别对遥感光谱数据、遥感光谱和DEM数据相结合的数据进行分类规则挖掘、遥感影像分类和分类精度比较.结果表明：（1）该算法具有较高的分类精度;（2）加入DEM等与分类相关的其他空间数据可以提高遥感影像的分类精度.通过挖掘分类规则进行遥感影像分类,扩展了基于知识的逻辑推理分类方法中知识获取渠道,提高了分类规则获取的智能化程度.新的连续属性样本分类规则挖掘算法,扩展了归纳学习算法对连续属性样本分类的适应性.     

孪生高分辨率卷积神经网络遥感影像变化检测方法

针对遥感影像变化检测问题,提出了一种孪生高分辨率卷积神经网络模型。该模型首先基于孪生网络模型提取不同时相遥感影像的特征,然后将特征拼接后输入到嵌套U形网络中输出变化检测区域。为了提升变化检测效果,进一步设计了高分辨率卷积神经网络用于提取不同时相遥感影像的特征,以充分利用不同分辨率的特征来提升变化检测效果。在LEVIR-CD变化检测数据集上的大量实验表明,所提出方法能够比对比方法获得更高的变化检测精度。     

点分布-双蛇模型用于矢量边界更新

在利用遥感影像更新GIS矢量数据的过程中,往往忽略了对已知信息的有效利用,针对这一问题,本文提出一种基于点分布的双蛇模型用于GIS矢量数据更新,该模型利用已有遥感影像信息计算目标边界点的平均分布,以此为"镜面"建立初始矢量边界的"镜像",将两边界各自演化的结果取平均作为更新后的GIS矢量边界。该方法同时利用了GIS和遥感的历史数据作为先验知识,分别作为蛇模型的初始位置和区域约束信息,使遥感与GIS信息结合更加紧密。仿真实验表明,基于点分布的双蛇模型在GIS矢量边界更新的应用中,可以得到比以传统蛇模型更好的更新准确率和多边形相似度,并且接近手工方法的效果。     

特征嵌入式DEM的地形要素快速格网分割算法

基于地形要素(PLA)对象属性的数据组织方式,完成特征嵌入式DEM(F-DEM)构建中PLA在格网DEM中快速定位、剖分及数据组织。试验结果显示,该算法能有效地解决在构建F-DEM中DEM与PLA一体化集成的问题,同时也为GIS矢量数据的分区分割与管理提供了较好参考。     

海量三维GIS数据可视化系统的实现研究

建立在OpenGL,OSG图形APIs和各种开源图片支持库之上,基于DEM、影像和常用的GIS地图数据文件,提出一套基于数据网格化管理、动态调度、LOD地形动态简化为主要思想的解决方案,成功构建了海量三维GIS数据可视化系统。系统基于102 G原始数据实现了流畅显示,并基于DEM数据与影像数据的合成实现了红绿立体显示效果,同时基于不同基础数据实现了各种数据的操作、分析等功能。     

基于遥感影像变化检测技术的地形图更新

在总结现有地形图更新方案的基础上,对遥感影像变化检测技术进行分析,在选定的试验区域进行基于遥感影像变化检测技术的更新采集试验,并对试验结果作定性及定量分析,提出基于遥感影像变化检测技术的地形图更新方法。     

融合Transformer结构的高分辨率遥感影像变化检测网络

为解决遥感影像变化检测全局上下文信息捕获的问题,本文提出了基于孪生结构、跳跃连接结构及Transformer结构的TSU-Net。该模型编码器采用混合CNN-Transformers结构,借助自注意力机制捕获遥感影像的全局上下文信息,增强了模型对于像素级遥感影像变化检测任务的长距离上下文建模能力。该模型在LEVIR-CD数据集和CDD数据集进行测试,F1得分分别为90.73和93.14,优于各对比模型。